論文の概要: Negativity Spreads Faster: A Large-Scale Multilingual Twitter Analysis
on the Role of Sentiment in Political Communication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00396v3
- Date: Mon, 3 Apr 2023 21:12:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-05 19:23:46.335178
- Title: Negativity Spreads Faster: A Large-Scale Multilingual Twitter Analysis
on the Role of Sentiment in Political Communication
- Title（参考訳）: ネガティビティはより早く広まる - 政治的コミュニケーションにおける感情の役割に関する大規模多言語twitter分析
- Authors: Dimosthenis Antypas, Alun Preece, Jose Camacho-Collados
- Abstract要約: 本稿は、欧州3カ国の政治家のツイートを分析しようとするものである。
最先端の事前訓練言語モデルを利用することで、数十万のツイートに対して感情分析を行った。
我々の分析は、政治家の否定的なツイートが、特に最近の時代に広く広まっていることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.136205674624813
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Social media has become extremely influential when it comes to policy making
in modern societies, especially in the western world, where platforms such as
Twitter allow users to follow politicians, thus making citizens more involved
in political discussion. In the same vein, politicians use Twitter to express
their opinions, debate among others on current topics and promote their
political agendas aiming to influence voter behaviour. In this paper, we
attempt to analyse tweets of politicians from three European countries and
explore the virality of their tweets. Previous studies have shown that tweets
conveying negative sentiment are likely to be retweeted more frequently. By
utilising state-of-the-art pre-trained language models, we performed sentiment
analysis on hundreds of thousands of tweets collected from members of
parliament in Greece, Spain and the United Kingdom, including devolved
administrations. We achieved this by systematically exploring and analysing the
differences between influential and less popular tweets. Our analysis indicates
that politicians' negatively charged tweets spread more widely, especially in
more recent times, and highlights interesting differences between political
parties as well as between politicians and the general population.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアは、現代社会、特に西洋社会では、Twitterのようなプラットフォームが政治家をフォローできるため、市民が政治的議論により関与するようになると、非常に影響力を増している。
同様に、政治家はTwitterを使って意見を表明し、現在の話題について議論し、有権者の行動に影響を与えるための政治議題を推進している。
本稿では、欧州3カ国の政治家のツイートを分析し、そのツイートのバイラル性について検討する。
これまでの研究では、ネガティブな感情を伝えるツイートがより頻繁にリツイートされることが示されている。
最先端の事前学習された言語モデルを利用することで、ギリシャ、スペイン、イギリスの国会議員が収集した数十万のツイートについて感情分析を行った。
私たちは、影響力のあるツイートとあまり人気のないツイートの違いを体系的に探索し分析することでこれを達成しました。
我々の分析は、特に近年において、政治家の否定的なツイートが広く広まり、政党と政治家と一般大衆の間で興味深い違いが浮かび上がっていることを示している。
関連論文リスト
- Design and analysis of tweet-based election models for the 2021 Mexican
legislative election [55.41644538483948]
選挙日前の6ヶ月の間に、1500万件の選挙関連ツイートのデータセットを使用します。
地理的属性を持つデータを用いたモデルが従来のポーリング法よりも精度と精度で選挙結果を決定することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-02T12:40:05Z) - The impact of Twitter on political influence on the choice of a running
mate: Social Network Analysis and Semantic Analysis -- A Review [0.0]
Politicsは、今ソーシャルメディアで話題になっている話題の一つだ。
多くの政治家がTwitterのようなマイクロブログサービスを使っている。
本研究は、Twitterプラットフォームにおけるソーシャル・ネットワーク・アナリティクス(SNA)とセマンティック・アナリティクス(SA)を用いて、政治指導者の支持者ネットワークを研究するためのレビューである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-31T17:44:57Z) - Political Communities on Twitter: Case Study of the 2022 French
Presidential Election [14.783829037950984]
われわれは、2022年のフランス大統領選挙でTwitter上に形成された政治コミュニティを特定することを目指している。
われわれは、12万人のユーザーと6260万人のツイートを含む大規模なTwitterデータセットを作成し、選挙に関連するキーワードについて言及している。
ユーザのリツイートグラフ上でコミュニティ検出を行い、各コミュニティのスタンスを詳細に分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-15T12:18:16Z) - Manipulating Twitter Through Deletions [64.33261764633504]
Twitter上でのインフルエンスキャンペーンの研究は、公開APIを通じて得られたツイートから悪意のあるアクティビティを識別することに大きく依存している。
ここでは,1100万以上のアカウントによる10億以上の削除を含む,異常な削除パターンを網羅的かつ大規模に分析する。
少数のアカウントが毎日大量のツイートを削除していることがわかった。
まず、ツイートのボリューム制限が回避され、特定のアカウントが毎日2600万以上のツイートをネットワークに流すことができる。
第二に、調整されたアカウントのネットワークは、繰り返しのいいね!や、最終的に削除されるコンテンツとは違って、ランキングアルゴリズムを操作できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-25T20:07:08Z) - Engaging Politically Diverse Audiences on Social Media [11.786863362728868]
メディアがコンテンツをオンラインで宣伝するために利用するソーシャルメディア投稿に、政治的分極がどのように反映されているかを研究する。
われわれは、われわれのモデルを統合し、ジャーナリストたちが政治的に多様なオーディエンスを惹きつけるツイートを作るのを助けるツールを構築している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-04T05:58:49Z) - Shifting Polarization and Twitter News Influencers between two U.S.
Presidential Elections [92.33485580547801]
我々は2016年米大統領選挙と2020年米大統領選挙の間の分極の変化を分析した。
トップインフルエンサーのほとんどが、両選挙の間にメディア組織に所属していた。
2020年のトップインフルエンサーの75%は2016年は存在しなかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-03T20:08:54Z) - Reaching the bubble may not be enough: news media role in online
political polarization [58.720142291102135]
分極を減らす方法は、異なる政治的指向を持つ個人に党間のニュースを分配することである。
本研究は、ブラジルとカナダにおける全国選挙の文脈において、これが成立するかどうかを考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-18T11:34:04Z) - News consumption and social media regulations policy [70.31753171707005]
我々は、ニュース消費とコンテンツ規制の間の相互作用を評価するために、反対のモデレーション手法であるTwitterとGabを強制した2つのソーシャルメディアを分析した。
以上の結果から,Twitterが追求するモデレーションの存在は,疑わしいコンテンツを著しく減少させることがわかった。
Gabに対する明確な規制の欠如は、ユーザが両方のタイプのコンテンツを扱う傾向を生じさせ、ディスカウント/エンドレスメントの振る舞いを考慮に入れた疑わしいコンテンツに対してわずかに好みを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-07T19:26:32Z) - Divided We Rule: Influencer Polarization on Twitter During Political
Crises in India [5.861653129876749]
GoogleのUniversal Sentence(USE)を使って、6万のインフルエンサーと26万のインドの政治家のツイートをエンコードしています。
ツイート埋め込みに基づいてインフルエンサーの集約ベクトル表現を取得します。
新型コロナウイルス(COVID-19)では、政府側にインフルエンサーが集まっている一方で、市民権、カシミールの州昇格、農民の抗議に関する他の3つの論争的な問題について、主に政府主導のファンアカウントであり、現職の地位を拡大している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-18T08:38:16Z) - Inferring Political Preferences from Twitter [0.0]
ソーシャルメディアの政治的センチメント分析は、政治ストラテジストが政党や候補者のパフォーマンスを精査するのに役立つ。
選挙期間中、ソーシャルネットワークはブログ、チャット、討論、政党や政治家の展望に関する議論で溢れている。
本研究では、従来の機械学習を用いて、テキスト分類問題としてモデル化することで、ツイートに存在する政治的意見の傾きを特定することを選んだ。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-21T05:20:43Z) - Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis [64.2256216637683]
本研究では,4つのソーシャルメディアプラットフォーム上で100万ユーザが生成した100万個のコンテンツに対して,エコーチャンバーの操作的定義を導入し,大規模な比較分析を行う。
議論の的になっているトピックについてユーザの傾きを推測し、異なる特徴を分析してインタラクションネットワークを再構築する。
我々は、Facebookのようなニュースフィードアルゴリズムを実装するプラットフォームが、エコーチャンバの出現を招きかねないという仮説を支持する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-20T20:00:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。